SigmaPlot曲线拟合与回归
曲线拟合就是找到一条与一系列数据点匹配的曲线，可能还有其他约束条件
科学家和工程师经常使用它来可视化和绘制曲线，以最好地描述他们的数据的形状和行为。
- 回归程序发现独立变量和因变量之间的联系，当用图形表示时，产生一条直线、平面或曲线
- 自变量是已知的或预测的变量。这些通常是 X 轴的值。因变量也称为响应变量，通常是 Y 轴值
- 回归发现最接近描述或符合实际数据的方程，使用一个或多个自变量的值来预测因变量的值。然后，可以将得到的方程绘制在原始数据上，以生成符合数据的曲线
动态曲线拟合
非线性曲线拟合是一个迭代过程，它可以收敛到一个最佳可能的解。它从对参数的猜测开始，检查方程是否符合，继续做出更好的猜测，直到剩余平方和之间的差异不再显著减小。对于复杂的曲线拟合问题，使用 SigmaPlot 的动态拟合向导来寻找最佳解决方案。
- 动态拟合向导自动搜索初始参数值，从而收敛到最佳可能的解决方案
- 像回归向导一样，动态拟合向导是通过曲线拟合过程的一步一步的指南，但是有一个额外的面板，您可以在其中设置搜索选项(如下图所示)
请注意，动态拟合向导是特别有用的更困难的曲线拟合问题与三个或更多的参数，并可能在数据点的大量变化。对于线性回归或不那么困难的问题，如简单的指数两个参数匹配，动态拟合向导是过度的，你应该使用回归向导。
使用动态拟合向导:
- 消除测量噪声
- 填写丢失的数据点，如一个或多个测量值丢失或记录不当
- 插值，这是估计数据点之间的数据，如果测量之间的时间不够小
- 外推，即估计数据点之外的数据，例如在度量之前或之后查找数据值
- 微分数字数据，例如通过用多项式对离散数据进行建模并对得到的多项式方程进行微分来找到数据点的导数
- 整合数字数据，例如，当只有曲线的离散点时，找出曲线下面的面积
根据对物体速度的离散测量得到物体的轨迹，速度是一阶导数，加速度是二阶导数
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